局所特徴学習アルゴリズムを用いた高精度関数学習
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概要
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我々は関数近似高速学習手法である局所特徴学習アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは、従来のBPの学習時に使われる評価関数に、新たに目的関数の局所的な特徴を評価する評価関数を追加することで実現される。本発表では、この評価関数の複合化の観点から学習ダイナミックスの変化を考えることで、LFL特有の学習過程の現象を考察する。その結果、学習の停滞領域が減少する効果を導くことができ、数値実験により検証する事が出来る。最後に、これらの議論を基に高精度関数近似学習のための効果的な局所特徴学習の利用方法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-19
著者
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